자율주행차

최종 수정 2026.03.25

자율주행차(autonomous car)는 무인자동차(driverless car) 또는 로봇자동차(robo-car)로도 알려진, 인간의 조작이 줄어들거나 전혀 없이 운행이 가능한 자동차이다. 이들은 때때로 로보택시(robotaxi)라고 불리기도 하지만, 이 용어는 특히 차량 공유 회사가 운영하는 자율주행차를 지칭한다.

현재 "자율주행"이라는 용어에는 합의된 표준 정의가 없으며, 상업적 광고 및 브랜딩 고려 사항의 영향을 받기도 한다. 2020년에 웨이모(Waymo)는 제한된 지리적 영역의 운행 설계 영역(ODD) 내에서 무인 택시 서비스를 최초로 제공하였으나, 현재까지 모든 영역에서 완전한 자율주행을 달성한 시스템은 없다. 이는 국제 표준 기구인 SAE 인터내셔널이 정의한 0부터 5까지의 자동화 수준 중 "레벨 5"로 불리기도 하며, 미국에서 모빌아이(Mobileye)가 제안한 분류 체계에서는 단순히 "운전자 불필요"로 표현된다.

제2차 세계대전 이후 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 실험과 개발의 역사를 거쳐, 현재 주로 두 가지 핵심 기술이 사용되고 있다: 라이다(LiDAR, 빛 감지 및 거리 측정)와 인간의 눈처럼 이미지와 영상을 포착하는 시각 센서(카메라)이다. 이러한 기술은 GPS, 신경망, 인공지능 및 기존의 ADAS 공학과 결합되어 다양한 수준의 자율주행을 구현한다.

공공 도로에서 자율주행차가 증가함에 따라, 전 세계적으로 안전 사고, 충돌, 심지어 사망 사례가 점점 더 많이 기록되고 있다. 자율주행의 주요 장애물은 운전자가 경험하는 다양한 조건에서 안전하게 작동하기 위해 필요한 고도의 소프트웨어와 매핑이다. 그 밖의 문제로는 무선 업데이트(OTA)의 보안, 법적·규제적 문제, 윤리 문제, 소비자 신뢰 등이 있다. 자율주행 기능을 갖춘 자동차의 배치와 병행하여 자동차의 신뢰성을 테스트하고 모니터링하는 방법이 발전해 왔으며, 이를 위한 다양한 표준이 제안되고 있다. 자율주행차가 대중적으로 보급될 경우 도시 인프라와 경제에 미칠 광범위한 영향에 대해서도 논의되고 있다.

자율주행차에 대한 대중의 인식과 수용도는 엇갈리는 것으로 나타났다. 2014년 미국에서 실시된 전화 여론조사에서는 31.7%가 자율주행차가 이용 가능해지면 더 이상 직접 운전하지 않겠다고 답한 반면, 2022년 조사에서는 세계 인구의 4분의 1(27%)만이 자율주행차에서 안전하다고 느낄 것이라고 답했다.

역사

정의

SAE 인터내셔널(SAE)과 같은 국제 표준 기구들이 기술적 역량을 설명하기 위한 용어를 제안해 왔다. 그러나 대부분의 용어에는 표준 정의가 없으며, 제조업체 및 기타 관계자들이 다양하게 사용하고 있다. 항공 자동화 용어를 자동차에 도입하자는 제안도 널리 받아들여지지 않았다.[^60]

첫 번째 고려 사항은 운행 설계 영역(ODD)이다.

제조업체들은 자율주행 문제에 대해 다양한 접근 방식을 취해 왔다. 테슬라의 접근 방식은 자사의 "완전 자율주행"(FSD) 시스템을 모든 ODD에서 레벨 2(핸들 잡기/전방 주시) ADAS로 사용할 수 있도록 허용하는 것이다.[^61] 웨이모는 레벨 5 로보택시 서비스를 위해 특정 ODD(피닉스와 샌프란시스코의 도시 도로)를 선택했다.[^62] 메르세데스-벤츠는 라스베이거스의 고속도로 교통 정체 상황에서 일정 속도 이하로 레벨 3 서비스를 제공한다.[^1] 모빌아이의 슈퍼비전 시스템은 모든 도로 유형에서 일정 속도 이하로 핸즈오프/아이즈온 주행을 제공한다.[^63] GM의 핸즈프리 슈퍼 크루즈는 특정 도로에서 특정 조건하에 작동하며, ODD가 변경되면 정지하거나 운전자에게 제어권을 반환한다. 2024년 이 회사는 도로 커버리지를 400,000마일에서 확대할 계획을 발표했다.[^64] 포드의 블루크루즈 핸즈오프 시스템은 미국 분리 고속도로에서 작동한다.[^65]

오토노드라이브(AutonoDrive), 파일럿어시스트(PilotAssist), "완전 자율주행(Full-Self Driving)" 또는 드라이브파일럿(DrivePilot)과 같은 명칭이 사용되고 있지만, 실제 제품이 제공하는 기능은 명칭과 일치하지 않을 수 있다.[^2] 완전 자율주행이라는 이름의 시스템을 제공함에도 불구하고, 테슬라는 자사 시스템이 모든 주행 작업을 자율적으로 처리하지는 않는다고 밝혔다.[^66] 영국에서는 완전 자율주행 자동차를 특정 기능 세트를 지원하는 차가 아니라, 그렇게 등록된 차로 정의한다.[^67] 영국보험협회(Association of British Insurers)는 마케팅에서 *자율(autonomous)*이라는 단어를 사용하는 것이 위험하다고 주장했는데, 자동차 광고가 운전자로 하여금 "자율"과 "오토파일럿"이 운전자가 차량의 자체 제어에 의존할 수 있다는 것을 의미한다고 생각하게 만들지만, 실제로는 그렇지 않기 때문이다.[^68]

개념

다음은 자율주행 자동차에 사용되는 다양한 정의와 기준을 이해하는 데 유용한 내용이다.

주행 시스템

첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 전방 충돌 경고(FCW), 자동 긴급 제동(AEB), 차선 이탈 경고(LDW), 차선 유지 보조(LKA) 또는 사각지대 경고(BSW) 등 특정 주행 기능을 자동화한다.[^69] ADAS는 ADAS가 지원하지 않는 작업을 인간 운전자가 처리해야 한다.

ADAS는 자동 주행 시스템(ADS)과 대비되며, ADS는 SAE J3016에 의해 레벨 3 이상으로 분류된다.[^70]

자율성 대 자동화

자율성은 자동화 시스템이 운전자가 아닌 차량의 제어 하에 있음을 의미한다. 자동화는 속도 제어와 같은 특정 기능을 처리하지만, 더 넓은 의사결정은 운전자에게 맡기는 기능 특화적인 개념이다.[^3]

유럽 자동차 안전 성능 평가 프로그램인 유로 NCAP은 "자율"을 "사고를 회피하거나 완화하기 위해 시스템이 운전자와 독립적으로 작동하는 것"으로 정의한다.[^71]

유럽에서는 *자동화(automated)*와 *자율(autonomous)*이라는 단어를 함께 사용할 수 있다. 예를 들어, 규정 (EU) 2019/2144에 따르면:[^4]

"자동화 차량"이란 지속적인 운전자 감독 없이 움직일 수 있지만, 운행 설계 영역(ODD) 내에서 운전자의 개입이 여전히 예상되거나 필요한 차량을 의미한다;[^4]
"완전 자동화 차량"이란 운전자 감독 없이 완전히 움직일 수 있는 차량을 의미한다;[^4]

협력 시스템

원격 운전자란 영상 및 데이터 연결을 사용하여 원격으로 차량을 조작하는 운전자이다.[^72]

SAE J3016에 따르면,

자율주행

미국 우려 과학자 연맹(Union of Concerned Scientists)은 자율주행을 "인간 운전자가 차량을 안전하게 운행하기 위해 제어권을 인수할 필요가 전혀 없는 자동차 또는 트럭. 자율 또는 '무인' 자동차라고도 하며, 센서와 소프트웨어를 결합하여 차량을 제어, 항법, 운전한다."로 정의했다.[^73]

영국 자동화 및 전기차법 2018은 차량이 "개인에 의해 제어되지 않으며, 개인의 모니터링이 필요하지 않은" 경우 "스스로 주행하는" 것으로 정의한다.[^74]

또 다른 영국 정부의 정의는 "자율주행 차량은 안전하고 합법적으로 스스로 운전할 수 있는 차량이다"라고 명시했다.[^75]

영국의 정의

영국 영어에서 "자동화(automated)"라는 단어는 여러 의미를 가지며, 다음 문장에서와 같다: "대첨(Thatcham)은 또한 자동화 차선 유지 시스템이 안전을 보장하기 위해 필요한 12가지 원칙 중 2가지만 충족할 수 있다는 것을 발견하고, 따라서 '자동화 주행'으로 분류될 수 없으며 '보조 주행'이라는 용어를 선호한다고 밝혔다."[^76] 첫 번째 "자동화"라는 단어는 UNECE 자동화 시스템을 지칭하고, 두 번째는 자동화 차량에 대한 영국 법적 정의를 지칭한다. 영국법은 "자동화 차량"의 의미를 "스스로 주행하는" 차량과 보험 가입 차량에 관한 해석 조항에 따라 해석한다.[^77]

2023년 11월 영국 정부는 자동화 차량 법안(Automated Vehicles Bill)을 도입했다. 이 법안은 관련 용어에 대한 정의를 제안했다:[^5]

자율주행: "차량의 특정 기능이 자율 주행을 가능하게 할 의도로 설계되거나 개조되었으며, 해당 기능을 통해 안전하고 합법적으로 그렇게 할 수 있는 경우, 해당 차량은 '자율주행 테스트를 충족'한다."
자율성: 차량이 차량에 의해 제어되고, 차량이나 주변 환경이 개입할 수 있는 사람에 의해 모니터링되지 않을 때 차량은 "자율적으로" 주행한다.
제어: 차량 운동의 제어.
안전: 허용 가능한 안전 기준에 부합하는 차량.
합법: 교통 위반을 저지를 위험이 허용 가능할 정도로 낮은 차량.

SAE 분류

![[테슬라 오토파일럿은 SAE 레벨 2 시스템으로 분류된다.[^78][^79]]]

2014년, 교통 및 기타 산업 분야의 협회인 SAE 인터내셔널은 완전 수동에서 완전 자동까지 6단계 분류 체계를 J3016, 도로 자동차 자동 주행 시스템에 관한 용어 분류 및 정의로 발표했으며, 세부 사항은 수시로 개정된다.[^6]

이 체계는 유엔 유럽경제위원회(UNECE)에 의해 UN 규정 제157호의 형태로 채택되었으며, 2021년 1월에 발효되어 50개국 이상에서 사용되고 있다.[^80] SAE가 2016년에 분류를 업데이트한 후(J3016_201609),[^81] 미국 고속도로교통안전국(NHTSA)이 SAE 표준을 채택했다.[^82][^83]

이 분류는 논쟁의 주제로, 기술 중심적이라는 비판을 받아왔으며, 다양한 수정안이 제안되었다.[^84][^85] 레벨의 구조가 자동화가 선형적으로 증가하고 더 많은 자동화가 더 좋다는 것을 암시하지만, 실제로는 그렇지 않을 수 있다는 주장이 제기되었다.[^86] SAE 레벨은 또한 인프라[^87]와 도로 이용자 행동에[^88][^89] 필요할 수 있는 변화를 고려하지 않는다.

자동화 수준

SAE 레벨 분류는 차량의 역량보다는 운전자의 역할에 기반하지만, 이 둘은 "주행 모드"(주행 시나리오)의 형태로 관련되어 있다. 모드는 운행 설계 영역(ODD)과 "동적 주행 요건" 모두에 의해 결정된다. ODD는 차량이 주행하는 상황이고, 주행 요건은 해당 ODD의 경계 내에서 안전을 유지하면서 시스템이 수행해야 하는 것이다. 이 두 가지가 SAE 레벨을 정의한다.[^7]

따라서 자동차는 주행 모드에 따라 레벨이 전환될 수 있다. 인간에 비유하자면, 지면 위에 있을 때(ODD) 한 발로 도움 없이 서 있을 수 있지만(요건), 줄타기 위에서는 지지대가 필요한 모드와 같다.

레벨 1 이상에서 레벨 차이는 특정 주행 기능이 아니라, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 운전자 사이에서 안전한 이동에 대한 책임이 어떻게 분배/공유되는지와 관련된다(개념 참조). 따라서 자동차는 100 km/h(ODD)까지의 차선 관리(주행 요건)에 대해 레벨 3 역량을 가질 수 있지만, 그 이상의 속도에서는 레벨 2일 수 있다. 또는 지정된 고속도로에서의 무인 내비게이션에 대해 레벨 4이지만, 도시 이면도로에서는 레벨 2일 수 있다.[^8]

레벨 1로 간주되는 ADAS에는 적응형 크루즈 컨트롤, 긴급 제동 보조, 자동 긴급 제동 보조, 차선 유지 및 차선 중앙 유지가 있다. 레벨 2로 간주되는 ADAS에는 고속도로 보조, 자율 장애물 회피 및 자율 주차가 있다. 레벨 3 이상에서는 자동차가 주행 중 ODD가 변경되면 — 예를 들어, 맑은 고속도로가 작업자의 수신호가 있는 공사 구간으로 변하면 — 시스템이 ODD를 벗어나고 있음을 인식하고, 필요한 경우 운전자 개입을 요청하는 것을 포함하여 적절히 대응해야 한다.[^90]

따라서 완전 자율주행 자동차는 모든 상황(속도, 도로, 지형, 가시성, 장애물 유형, 관할 구역 등)에서 모든 동적 주행 요건에 대해 레벨 5를 유지하며, 주행 요건을 제어하는 ADAS가 없는 자동차는 인간 운전자에게 의존하고 영역에 관계없이 레벨 0을 유지한다.[^9][^91] {| class="wikitable mw-collapsible" |+J3016 자동화 수준[^7] ! rowspan="2" |모드 ! rowspan="2" |레벨 ! rowspan="2" |요약 ! colspan="2" rowspan="2" |설명 ! colspan="3" |책임 소재 |- !방향 및 속도 !환경 모니터링 !대체 조치 |- style="background:#dff;" |해당 없음 ! style="font-size:150%;background:#dff;" |0 |자동화 없음 | colspan="2" |"경고 또는 개입 시스템에 의해 향상되더라도" 운전의 모든 측면을 운전자가 상시 수행 |운전자 | rowspan="3" |운전자 | rowspan="4" |운전자 |- style="background:#bff;" | rowspan="3" |일부 ! style="font-size:150%;background:#bff;" |1 |운전자 보조 |주행 모드별 ADAS에 의한 조향 또는 속도 중 하나의 제어 | rowspan="2" |ADAS가 주행 환경 정보를 사용하며, 운전자는 기타 모든 주행 작업을 수행해야 한다. |운전자 및 시스템 |- style="background:#9ff;" ! style="font-size:150%;background:#9ff;" |2 |부분 자동화 |하나 이상의 ADAS에 의한 주행 모드별 조향 및 속도 모두의 실행 | rowspan="4" style="background:#dfd;" |시스템 |- style="background:#dfd;" ! style="font-size:150%;background:#dfd;" |3 |조건부 자동화 | rowspan="3" |ADAS에 의한 주행 모드별 주행의 모든 측면 제어 |운전자는 개입 요청에 적절히 응답해야 한다. | rowspan="3" |시스템 |- style="background:#bfb;" |다수 ! style="font-size:150%;background:#bfb;" |4 |고도 자동화 |운전자가 개입 요청에 적절히 응답하지 않으면, 자동차가 안전하게 정지할 수 있다. | rowspan="2" |시스템 |- style="background:#9f9;" |전체 ! style="font-size:150%;background:#9f9;" |5 |완전 자동화 |모든 조건과 상황에서 시스템이 차량을 제어한다. |}

모빌아이 용어

핸즈온/오프, 아이즈온/오프, 운전자 불필요 등의 용어를 사용하여 자율주행 기술의 정의를 설명하는 모빌아이 분류 체계.

모빌아이 CEO 암논 샤슈아(Amnon Shashua)와 CTO 샤이 샬레브-슈와르츠(Shai Shalev-Shwartz)는 자율주행 시스템에 대한 대안적 분류 체계를 제안하며, 보다 소비자 친화적인 접근 방식이 필요하다고 주장했다. 이 분류의 범주는 필요한 운전자 관여 정도를 반영한다.[^92][^10] 일부 자동차 제조업체들은 관련 용어의 일부를 비공식적으로 채택했지만, 공식적으로 이를 수용하지는 않았다.[^93][^94][^95][^96]

아이즈온/핸즈온

첫 번째 수준인 핸즈온/아이즈온은 운전자가 차량 조작에 완전히 관여하되, 시스템이 감독하면서 지원하는 기능(예: 적응형 크루즈 컨트롤, 자동 긴급 제동)에 따라 개입하는 것을 의미한다. 운전자가 핸들에 손을 올리고 도로를 주시하면서 전적으로 책임을 진다.[^10]

아이즈온/핸즈오프

아이즈온/핸즈오프는 운전자가 핸들에서 손을 뗄 수 있게 한다. 시스템이 주행하고, 운전자가 모니터링하며, 필요시 제어를 재개할 준비를 유지한다.[^10]

아이즈오프/핸즈오프

아이즈오프/핸즈오프는 운전자가 시스템 모니터링을 중단하고 시스템이 완전히 제어할 수 있음을 의미한다. 아이즈오프는 재현 가능한 오류가 없고(이례적인 일시적 조건에 의해 촉발되지 않음) 빈번하지 않을 것, 속도가 상황에 적합할 것(예: 진입 제한 도로에서), 시스템이 일반적인 기동(예: 다른 차량의 끼어들기)을 처리할 것을 요구한다. 자동화 수준은 도로에 따라 달라질 수 있다(예: 고속도로에서는 아이즈오프, 이면도로에서는 아이즈온).[^10]

운전자 불필요

최고 수준에서는 차내에 인간 운전자가 필요하지 않다: 모니터링은 원격(텔레프레즌스)으로 수행되거나 아예 수행되지 않는다.[^10]

안전 MRM

상위 두 수준에 대한 핵심 요건은 운전자 개입 없이 차량이 최소 위험 기동(Minimum Risk Maneuver)을 수행하고 교통 흐름 밖에서 안전하게 정지할 수 있어야 한다는 것이다.[^10]

기술

아키텍처

인식 시스템은 차량 외부와 내부의 시각 및 오디오 데이터를 처리하여 차량, 도로, 교통, 교통 신호 및 기타 관찰 가능한 물체와 그들의 상대적 움직임에 대한 로컬 모델을 생성한다. 그런 다음 제어 시스템은 로컬 모델, 도로 지도, 운전 규정을 고려하여 차량을 이동시키기 위한 조치를 취한다.[^11][^97][^12][^13]

ADAS 기술을 설명하기 위해 여러 분류 체계가 제안되었다. 한 가지 제안은 내비게이션, 경로 계획, 인식, 차량 제어라는 범주를 채택하는 것이다.[^14]

Tesla와 Motional 같은 업체들은 인식과 제어를 분리하는 모듈식 시스템에서 벗어나 단일화된 "엔드 투 엔드"(E2E) 신경망을 선택했다.[^98]

내비게이션은 출발지와 목적지 사이의 경로를 정의하기 위해 지도를 사용하는 것을 포함한다. 하이브리드 내비게이션은 여러 내비게이션 시스템을 사용하는 것이다. 일부 시스템은 기본 지도를 사용하면서 이상 상황은 인식 시스템에 의존하여 처리한다. 이러한 지도는 어떤 도로가 어떤 도로로 연결되는지, 도로가 고속도로인지, 간선도로인지, 일방통행인지 등을 이해한다. 다른 시스템은 차선 지도, 장애물, 교통 신호 등을 포함하는 매우 상세한 지도를 필요로 한다.

인식

자율주행차는 주변 세계를 인식할 수 있어야 한다. 지원 기술에는 카메라, LiDAR, 레이더, 오디오, 초음파,[^15] GPS, 관성 측정 장치의 조합이 포함된다.[^16][^17][^99] 심층 신경망은 이러한 센서의 입력을 분석하여 물체와 그 궤적을 감지하고 식별하는 데 사용된다.[^18] 일부 시스템은 베이지안 동시 위치추정 및 지도작성(SLAM) 알고리즘을 사용한다. 또 다른 기술은 잠재적 장애물을 처리하는 데 사용되는 기타 이동 물체 감지 및 추적(DATMO)이다.[^19][^100] 다른 시스템은 위치 추정을 돕기 위해 도로변 실시간 위치추적 시스템(RTLS) 기술을 사용한다. Tesla의 "비전 전용" 시스템은 LiDAR나 레이더 없이 8대의 카메라를 사용하여 주변 환경의 조감도를 생성한다.[^101]

경로 계획

경로 계획은 차량이 출발지에서 목적지로 이동하는 데 사용할 수 있는 일련의 구간을 찾는 것이다. 경로 계획에 사용되는 기술에는 그래프 기반 탐색과 변분 기반 최적화 기법이 있다. 그래프 기반 기법은 다른 차량이나 장애물을 어떻게 추월할 것인지와 같은 더 어려운 결정을 내릴 수 있다. 변분 기반 최적화 기법은 충돌을 방지하기 위해 차량 경로에 더 엄격한 제한을 요구한다.[^102] 차량의 대규모 경로는 보로노이 다이어그램, 점유 격자 매핑, 또는 주행 회랑 알고리즘을 사용하여 결정할 수 있다. 후자는 차량이 차선이나 방벽으로 경계가 지어진 개방 공간을 찾아 그 안에서 주행할 수 있게 한다.[^103]

지도

지도는 내비게이션에 필수적이다. 지도의 정교함은 일방통행 대 양방향 통행 같은 세부사항과 함께 어떤 도로가 서로 연결되는지를 보여주는 단순한 그래프에서부터, 차선, 교통 신호, 도로 공사 등에 대한 정보를 포함하는 매우 상세한 것까지 다양하다.[^15] MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)의 연구원들은 자율주행차가 간단한 지도로 주행할 수 있게 하는 MapLite라는 시스템을 개발했다. 이 시스템은 차량의 GPS 위치, OpenStreetMap(2D 도로 특징만 포함)과 같은 "희소 위상 지도", 그리고 도로 상태를 관찰하는 센서를 결합한다.[^104] 매우 상세한 지도의 한 가지 문제점은 세상이 변할 때 이를 업데이트하는 것이다. 덜 상세한 지도로 운행할 수 있는 차량은 빈번한 업데이트나 지오펜싱을 필요로 하지 않는다.

센서

센서는 차량이 주행 환경에 적절하게 대응하기 위해 필수적이다. 센서 유형에는 카메라, LiDAR, 초음파, 레이더가 포함된다. 제어 시스템은 일반적으로 여러 센서의 데이터를 결합한다.[^105] 여러 센서는 주변 환경에 대한 보다 완전한 시야를 제공하고, 오류를 수정하기 위해 서로 교차 검증하는 데 사용될 수 있다.[^106] 예를 들어, 레이더는 카메라와 LiDAR가 작동하지 못하는 야간 눈보라 같은 장면을 정밀도는 떨어지지만 촬영할 수 있다. 레이더와 초음파를 실험한 후, Tesla는 인간이 시각만으로 운전하며 자동차도 같은 방식으로 할 수 있어야 한다고 주장하면서 비전 전용 접근 방식을 채택했고, 다른 센서 유형에 비해 카메라의 비용이 더 낮다는 점을 언급했다.[^107] 반면, Waymo는 LiDAR 센서의 높은 해상도를 활용하며 해당 기술의 비용 하락을 언급한다.[^108]

바이 와이어 구동

바이 와이어 구동은 전통적으로 기계적 연결 장치로 구현되던 조향이나 속도 제어와 같은 차량 기능을 수행하기 위해 전기 또는 전기기계 시스템을 사용하는 것이다.

운전자 모니터링

운전자 모니터링은 운전자의 주의력과 각성 상태를 평가하는 데 사용된다. 사용되는 기술에는 시선 모니터링, 운전자가 스티어링 휠에 토크를 유지하도록 요구하는 것 등이 있다.[^109] 이는 운전자 상태를 이해하고 위험한 운전 행동을 식별하려고 시도한다.[^110]

차량 통신

차량은 교통, 도로 장애물에 대한 정보를 공유하고, 지도 및 소프트웨어 업데이트를 수신하는 등 다른 차량과 통신함으로써 잠재적으로 이점을 얻을 수 있다.[^111][^112][^15]

ISO/TC 22는 차량 내 운송 정보 및 제어 시스템을 규정하고,[^113] ISO/TC 204는 지상 운송의 정보, 통신 및 제어 시스템을 규정한다.[^114] ADAS 기능, 연결성, 인간 상호작용, 차량 내 시스템, 관리/공학, 동적 지도 및 측위, 개인정보 보호 및 보안에 대한 국제 표준이 개발되었다.[^115]

차량 간 통신 대신, 도로 기반 시스템과 통신하여 유사한 정보를 수신할 수도 있다.

소프트웨어 업데이트

소프트웨어는 차량을 제어하며, 엔터테인먼트 및 기타 서비스를 제공할 수 있다. 무선(OTA) 업데이트는 인터넷을 통해 버그 수정과 추가 기능을 전달할 수 있다. 소프트웨어 업데이트는 과거에 서비스 센터 방문이 필요했던 리콜을 수행하는 한 가지 방법이다. 2021년 3월, 소프트웨어 업데이트 및 소프트웨어 업데이트 관리 시스템에 관한 UNECE 규정이 공표되었다.[^20]

안전 모델

안전 모델은 자율주행차가 안전하게 운행되도록 규칙을 공식화하려는 소프트웨어이다.[^116]

IEEE는 "IEEE P2846: 자율주행 차량 의사결정의 안전 고려사항을 위한 공식 모델"로 안전 모델의 표준을 수립하려고 시도하고 있다.[^117] 2022년, 일본 국립정보학연구소(NII)의 연구 그룹은 프로그램 로직을 통해 RSS 규칙이 복잡한 시나리오를 처리할 수 있도록 Mobileye의 신뢰할 수 있는 안전 시스템을 "목표 인식 RSS"로 개선했다.[^118]

알림

제안된 SAE J3134 "ADS 표시등" 사양에 따라,[^119] 미국은 차량이 자율주행 중임을 다른 운전자에게 알리기 위해 청록색 조명의 사용을 표준화했다. 이는 SAE 레벨 3 주행 시스템인 Drive Pilot를 탑재한 2026년형 Mercedes-Benz EQS 및 S-Class 세단에 사용될 예정이다.[^120]

2023년 기준, 청록색 조명은 중국이나 UNECE에서 표준화되지 않았다.[^21]

인공지능

인공지능(AI)은 자율주행차(AV)의 개발과 운용에서 핵심적인 역할을 하며, 차량이 주변 환경을 인식하고, 의사결정을 내리고, 사람의 개입 없이 안전하게 주행할 수 있게 한다. AI 알고리즘은 카메라, LiDAR, 레이더, GPS 등 다양한 탑재 센서의 감각 데이터를 해석하여 주변 환경을 이해하고, 시간이 지남에 따라 기술적 능력과 전반적인 안전성을 향상시킬 수 있도록 자율주행차에 힘을 실어준다.[^121]

과제

서로를 피하려다 한 곳에 멈춰버린 자율 배송 차량들

장애물

자율주행차의 주된 장애물은 운전자가 경험하는 다양한 조건에서 안전하게 작동하기 위해 필요한 고급 소프트웨어와 매핑 기술이다.[^22] 양호한 날씨와 악천후에서의 주야간 운전[^27]을 임의 품질의 도로에서 처리하는 것 외에도, 자율주행차는 다른 차량, 도로 장애물, 불량하거나 누락된 교통 통제 시설, 결함 있는 지도에 대처해야 하며, 사고 현장에서 교통을 정리하는 경찰관의 지시를 따르는 것과 같은 끝없는 예외 상황을 처리해야 한다.

그 외의 장애물로는 비용, 책임,[^23][^24] 소비자 저항,[^25] 윤리적 딜레마,[^122][^123] 보안,[^124][^125][^126][^26] 개인정보 보호,[^27] 법적·규제적 체계가 있다.[^127] 또한 자율주행차는 직업 운전자의 업무를 자동화하여 많은 일자리를 없앨 수 있으며, 이는 수용을 늦출 수 있다.[^128]

우려 사항

기만적 마케팅

테슬라는 자사의 레벨 2 ADAS를 "완전 자율주행(FSD) 베타"라고 부른다.[^28] 미국 상원의원 Richard Blumenthal과 Edward Markey는 2021년 연방거래위원회(FTC)에 이 마케팅에 대한 조사를 촉구했다.[^129] 2021년 12월 일본에서 메르세데스-벤츠는 소비자청으로부터 오해를 유발하는 제품 설명으로 처벌을 받았다.^29

메르세데스-벤츠는 E-클래스 모델을 광고하는 미국 내 오해 유발 광고로 비판을 받았다.[^130] 당시 메르세데스-벤츠는 해당 주장을 거부하고 진행 중이던 "자율주행차" 광고 캠페인을 중단했다.[^131][^132] 2022년 8월, 캘리포니아 차량관리국(DMV)은 테슬라를 기만적 마케팅 관행으로 고발했다.[^30]

영국에서는 자율주행차 법안(AVB)에 따라 자율주행차 제조업체가 오해를 유발하는 광고로 인해 징역형을 받을 수 있다.[^133]

보안

2020년대에 자율주행차의 사이버 공격 및 데이터 도난 취약성에 대한 우려가 대두되었다.[^134]

스파이 활동

2018년과 2019년에 전 애플 엔지니어들이 애플의 자율주행차 프로젝트와 관련된 정보를 훔친 혐의로 기소되었다.[^135][^136][^137] 2021년 미국 법무부(DOJ)는 중국 보안 관리들이 자율주행차 관련 연구를 포함한 정부 기관의 정보를 훔치기 위한 해킹 캠페인을 조율했다고 고발했다.[^138][^139] 중국은 자국 데이터를 보호하기 위해 "자동차 데이터 보안 관리 규정(시행)"을 마련했다.[^31][^140]

셀룰러 V2X(Vehicle-to-Everything) 기술은 5G 무선 네트워크를 기반으로 한다.[^141] 미국 의회는 수입된 중국 자율주행차 기술이 스파이 활동을 용이하게 할 수 있는 가능성을 검토하고 있었다.[^32]

미국에서 중국 자동화 차량의 테스트는 중국 차량이 수집하는 미국 데이터가 중국에 저장되는 것과 중국 공산당과의 연관 가능성에 대한 우려를 불러일으켰다.[^142]

운전자 간 의사소통

자율주행차는 운전자들이 서로 의사소통해야 하는 필요성을 복잡하게 만든다. 예를 들어 어떤 차가 먼저 교차로에 진입할지 결정하는 것이 그렇다. 운전자가 없는 자율주행차에서는 수신호와 같은 전통적인 수단이 작동하지 않는다(운전자도 없고, 손도 없다).[^143]

행동 예측

자율주행차는 안전하게 주행하기 위해 움직일 가능성이 있는 차량, 보행자 등의 행동을 실시간으로 예측할 수 있어야 한다.[^12] 이 작업은 예측이 미래로 더 멀리 확장될수록 더 어려워지며, 예측하지 못한 행동에 대처하기 위해 추정치를 신속하게 수정해야 한다. 한 가지 접근법은 각 물체의 위치와 궤적을 초당 여러 번 완전히 재계산하는 것이다. 또 다른 접근법은 이전 예측 결과를 캐시하여 다음 예측에 활용함으로써 계산 복잡도를 줄이는 것이다.[^33][^144]

제어권 이양

ADAS는 운전자로부터 안전하게 제어권을 인수하고 운전자에게 제어권을 반환할 수 있어야 한다.[^145]

신뢰

소비자들은 자율주행차가 안전하다고 신뢰하지 않는 한 이를 기피할 것이다.[^146][^147] 샌프란시스코에서 운행 중인 로보택시는 인식된 안전 위험에 대한 반발을 받았다.[^148] 자동 엘리베이터는 1900년에 발명되었지만, 엘리베이터 운전원 파업과 광고 및 비상 정지 버튼과 같은 기능을 통해 신뢰가 구축되기 전까지는 보편화되지 않았다.[^149][^150] 그러나 자율주행 기능의 반복적인 사용을 통해 운전자의 행동과 자율주행차에 대한 신뢰가 점진적으로 개선되었으며, 양쪽 모두 더 안정적인 상태에 도달했다. 동시에 이는 복잡한 조건에서 차량의 성능과 신뢰성을 향상시켜 대중의 신뢰를 높이는 결과로 이어졌다.[^151]

경제

자율주행은 다양한 정치적, 경제적 함의를 제시한다. 교통 부문은 많은 정치적, 경제적 환경에서 상당한 영향력을 가지고 있다. 예를 들어, 많은 미국 주들은 교통 관련 수수료와 세금에서 상당한 연간 수입을 창출한다.[^34] 자율주행차의 등장은 주 세수 흐름을 잠재적으로 변화시킴으로써 경제에 심대한 영향을 미칠 수 있다. 더 나아가 자율주행차로의 전환은 고용 패턴과 노동 시장, 특히 운전 직종에 크게 의존하는 산업에서 혼란을 야기할 수 있다.[^34] 미국 노동통계국의 데이터에 따르면 2019년 이 부문은 200만 명 이상을 대형 트럭 운전사로 고용하고 있었다.[^152] 또한 택시 및 배달 기사는 약 370,400개의 일자리를, 버스 운전사는 680,000명 이상의 인력을 구성했다.[^153][^154][^155] 이를 합산하면 약 290만 개의 일자리가 잠재적으로 대체될 수 있으며, 이는 2008년 대침체 때 경험한 일자리 손실을 초과하는 수치다.[^156]

윤리적 문제

형평성과 포용성

기술 산업 내 특정 인구 집단의 두드러진 존재는 불가피하게 자율주행차(AV) 개발의 방향을 형성하며, 기존의 불평등을 영속화할 가능성이 있다.[^157]

보행자 감지

조지아 공과대학교의 연구에 따르면 자율주행차 감지 시스템은 일반적으로 어두운 피부색의 개인을 인식하는 데 5퍼센트 덜 효과적이었다. 이러한 정확도 차이는 조명이나 시각적 장애물과 같은 환경 변수를 조정한 후에도 지속되었다.[^158]

책임의 근거

사고 및 기타 사건에 대응하기 위한 책임 기준은 아직 채택되지 않았다. 책임은 사고 상황에 따라 차량 탑승자, 소유자, 차량 제조업체 또는 ADAS 기술 공급업체에게 귀속될 수 있다.[^35] 또한 자율주행차에 인공지능 기술이 도입되면서 소유권과 윤리적 역학 관계에 복잡한 층위가 추가된다. AI 시스템이 본질적으로 자기 학습을 하는 점을 감안할 때, 책임이 차량 소유자, 제조업체, 아니면 AI 개발자에게 있어야 하는지에 대한 의문이 제기된다.[^36]

트롤리 문제

트롤리 문제는 윤리학에서의 사고 실험이다. 자율주행차에 적용하면, 한 명의 승객을 태운 자율주행차가 갑자기 앞에 나타난 보행자와 마주하는 상황을 고려한다. ADAS는 명목상 보행자를 치거나 벽으로 방향을 돌려 승객을 사망하게 하는 것 중 하나를 선택해야 한다.[^159] 가능한 프레임워크에는 의무론(형식적 규칙)과 공리주의(피해 감소)가 포함된다.[^12][^37][^160]

한 여론조사에서는 피해 감소가 선호되었지만, 승객은 차량이 자신을 우선시하기를 원했고 보행자는 반대 견해를 취했다고 보고했다. 공리주의적 규제는 인기가 없었다. 또한 문화적 관점은 이러한 윤리적 난제에 대한 반응을 형성하는 데 상당한 영향을 미친다. 또 다른 연구에 따르면 문화적 편향이 자동차 사고 시나리오에서 특정 개인의 구조를 우선시하는 선호도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.[^36]

개인정보 보호

일부 자율주행차는 작동을 위해 인터넷 연결이 필요하며, 이는 해커가 목적지, 경로, 카메라 녹화, 미디어 선호도 및/또는 행동 패턴과 같은 개인 정보에 접근할 가능성을 열어놓는다. 다만 이는 인터넷에 연결된 모든 기기에 해당하는 사항이다.[^38][^161][^162]

도로 인프라

자율주행차는 도로 인프라(예: 교통 표지판, 회전 차선)를 활용하며, 안전 및 기타 목표를 완전히 달성하기 위해 해당 인프라의 수정이 필요할 수 있다.[^163] 2023년 3월, 일본 정부는 자율주행차 전용 고속도로 차선을 설치하는 계획을 발표했다.[^39] 2023년 4월, JR 동일본은 농촌 지역의 게센누마선 간선급행버스(BRT)의 자율주행 수준을 현재 레벨 2에서 레벨 4로 향상시키겠다는 도전 계획을 발표했다.[^164]

테스트

접근 방식

자율주행차는 디지털 시뮬레이션,[^165][^40] 통제된 테스트 환경,[^166] 그리고/또는 공공 도로에서 테스트할 수 있다. 도로 테스트는 일반적으로 일정 형태의 허가[^167] 또는 허용 가능한 운행 원칙 준수에 대한 서약을 필요로 한다.[^168] 예를 들어, 뉴욕주에서는 테스트 운전자가 차량에 탑승하여 필요시 ADAS를 무시할 수 있도록 준비하고 있어야 한다.[^169]

2010년대와 자율주행 해제

![A prototype of [Waymo 's self-driving car, navigating public streets in Mountain View, California in 2017]]

캘리포니아에서는 자율주행차 제조업체가 차량이 자율주행 모드에서 자율적으로 해제된 빈도를 기술하는 연례 보고서를 제출해야 한다.[^170] 이는 시스템 견고성의 한 가지 척도이다(이상적으로 시스템은 절대 해제되어서는 안 된다).[^41]

2020년대

자율주행 해제 정의

보고 기업들은 자율주행 해제의 자격 요건에 대해 서로 다른 정의를 사용하며, 이러한 정의는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다.[^171][^41] 자율주행차 기업의 경영진들은 자율주행 해제가 다양한 도로 조건을 고려하지 않기 때문에 기만적인 지표라고 비판해 왔다.[^42]

표준

2021년 4월, WP.29 GRVA는 "자동화 주행을 위한 테스트 방법(NATM)"을 제안했다.[^172]

2021년 10월, 유럽의 시범 테스트인 L3Pilot은 ITS 세계 회의 2021과 연계하여 독일 함부르크에서 자동차용 ADAS를 시연했다. SAE 레벨 3 및 4 기능이 일반 도로에서 테스트되었다.[^173][^43][^174]

2022년 11월, "시나리오 기반 안전성 평가 프레임워크"에 관한 국제 표준 ISO 34502가 발행되었다.[^44][^45]

충돌 회피

2022년 4월, 닛산이 충돌 회피 테스트를 시연했다.[^175][^176] 웨이모는 2022년 12월에 충돌 회피 테스트에 관한 문서를 발표했다.[^177]

시뮬레이션 및 검증

2022년 9월, 비프로지(Biprogy)는 ASAM의 개방형 시뮬레이션 인터페이스(OSI)와 상호 운용이 가능한 일본 국가 프로젝트 "SIP-adus"의 일환으로 주행 지능 검증 플랫폼(DIVP)을 출시했다.^178[^180]

도요타

2022년 11월, 도요타는 프로 랠리 드라이버를 활용하여 훈련된 GR 야리스 테스트 차량 중 하나를 시연했다.[^181] 도요타는 2017 시즌부터 FIA 세계 랠리 챔피언십에서 마이크로소프트와의 협력을 활용했다.[^182]

보행자 반응

2023년, 노팅엄 대학교 인간공학 연구 그룹의 수석 연구원인 David R. Large는 무인 자동차에 대한 사람들의 반응을 테스트하는 연구에서 자동차 좌석으로 위장했다. 그는 "우리는 보행자들이 무인 자동차와 어떻게 상호작용하는지 탐구하고 싶었고, 그들의 반응을 조사하기 위해 이 독특한 방법론을 개발했습니다"라고 말했다. 연구 결과, 운전석에 아무도 없는 상황에서 보행자들은 도로를 횡단할지 결정할 때 특정 시각적 신호를 다른 것보다 더 신뢰하는 것으로 나타났다.[^183]

안전성

2024년 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 메타분석은 자율주행차(AV)와 인간 운전 차량(HDV)의 다양한 안전 데이터 출처를 비교하였다. 이 연구는 사고 세부 사항을 정확하게 반영하는 2,100건의 AV 사고 기록과 35,133건의 HDV 사고 기록을 수집하였다.[^184] 비교 대상 AV 중 일부(로보택시 등)는 사실상 완전 자율주행이었으며, 나머지는 자동 운전 시스템(ADS) 또는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 장착하고 있었다.

이 연구는 대부분의 상황에서 AV가 더 안전하다고 결론지었으며,[^185] 주행 마일당 보행자 관련 사고가 훨씬 적었다(AV 3% 대 HDV 15%).[^46] 또한 비교에서 몇 가지 다른 차이점도 부각되었는데, AV는 폭우나 안개 속에서 보조 장치 없는 인간 운전자보다 사고 가능성이 현저히 낮은 반면, 새벽과 황혼 시간대에는 충돌에 5배 이상 취약한 것으로 나타났다.[^46]

사고

테슬라

2023년 기준, 테슬라의 ADAS인 오토파일럿/완전 자율주행(베타)은 레벨 2 ADAS로 분류되었다.[^186]

2016년 1월 20일, 오토파일럿이 작동 중인 테슬라의 5건의 알려진 치명적 사고 중 첫 번째 사고가 중국 후베이성에서 발생하였다.[^187] 처음에 테슬라는 충돌로 인한 차량 손상이 너무 심하여 사고 당시 오토파일럿이 작동 중이었는지 기록 장치로 확인할 수 없다고 밝혔다. 그러나 차량은 회피 조치를 취하지 못했다.

또 다른 치명적인 오토파일럿 사고가 5월 플로리다에서 테슬라 모델 S가[^47][^188] 트랙터 트레일러와 충돌하면서 발생하였다. 사망한 운전자의 아버지와 테슬라 간의 민사소송에서, 테슬라는 사고 당시 차량이 오토파일럿 모드였음을 입증하였다.[^189] 테슬라에 따르면, "오토파일럿도 운전자도 밝은 하늘을 배경으로 한 트랙터 트레일러의 흰색 측면을 인식하지 못하여 제동이 작동하지 않았다." 테슬라는 이것이 오토파일럿 작동 상태에서 발생한 최초의 알려진 사망 사고이며, 오토파일럿 작동 거리가 을 넘었다고 주장하였다. 테슬라는 미국에서 모든 차량 유형을 통틀어 평균적으로 마다 1건의 사망 사고가 발생한다고 주장하였다.[^48][^49][^190] 그러나 이 수치에는 오토바이/보행자 사망도 포함되어 있다.[^191][^192] 최종 미국 국가교통안전위원회(NTSB) 보고서는 테슬라에 과실이 없다고 결론지었으며, 조사 결과 테슬라 차량의 경우 오토파일럿 설치 후 사고율이 40퍼센트 감소한 것으로 밝혀졌다.[^193]

2025년 2월, 테슬라 사이버트럭이 완전 자율주행 모드에서 충돌하여 자율주행에 대한 우려가 제기되었으며, 테슬라는 "FSD 모드에서 당사의 전기차가 사고에 연루될 경우의 표준 프로토콜에 따라" 이 충돌을 조사할 것이라고 밝혔다.[^194][^195]

구글 웨이모

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2015년 6월, 구글은 해당 시점까지 12대의 차량이 충돌 사고를 겪었다고 확인하였다. 8건은 정지 표지판이나 신호등에서의 후방 추돌이었으며, 그중 2건은 다른 운전자가 측면을 스친 사고였고, 1건은 다른 운전자가 정지 표지판을 무시한 사고, 1건은 운전자가 차량을 수동으로 조작 중이던 사고였다.[^196] 2015년 7월, 후방에서 제동에 실패한 차량에 추돌당하여 직원 3명이 경미한 부상을 입었다. 이것은 부상자가 발생한 첫 번째 충돌 사고였다.[^197]

2016년 초 기준 구글 웨이모의 사고 보고서에 따르면, 시험 차량은 14건의 충돌에 연루되었으며 그중 13건은 다른 운전자의 과실이었으나, 2016년에 차량 소프트웨어가 사고를 유발한 사례가 있었다.[^50] 2016년 2월 14일, 구글 차량이 진로를 막고 있는 모래주머니를 피하려다 버스와 충돌하였다. 구글은 "이 경우, 우리 차가 움직이지 않았다면 충돌이 발생하지 않았을 것이므로 분명히 일부 책임이 있다"고 밝혔다.[^198][^199] 구글은 이 사고를 오해와 학습 경험으로 규정하였다. 부상자는 보고되지 않았다.[^50]

우버 첨단기술그룹(ATG)

2018년 3월, 일레인 허츠버그는 애리조나주에서 우버의 첨단기술그룹(ATG)이 시험 중이던 자율주행차에 치여 사망하였다. 차량에는 안전 운전자가 탑승하고 있었다. 허츠버그는 교차로에서 약 400피트 떨어진 곳에서 도로를 횡단하고 있었다.[^200] 일부 전문가들은 인간 운전자라면 사고를 피할 수 있었을 것이라고 말했다.[^201] 애리조나 주지사 더그 듀시는 우버의 공공 안전 보호에 대한 "명백한 실패"를 언급하며 자율주행차 시험 허가를 정지시켰다.[^202] 우버는 또한 2020년 새 허가를 받을 때까지 캘리포니아에서의 시험도 중단하였다.[^203][^204]

NTSB의 최종 보고서는 사고의 직접적 원인이 안전 운전자 라파엘라 바스케스가 휴대전화에 주의를 빼앗겨 도로를 감시하지 않은 것이라고 판정하였으나, 우버의 "부적절한 안전 문화"도 원인에 기여했다고 밝혔다. 보고서는 피해자의 체내에 "매우 높은 수준"의 메스암페타민이 있었다고 언급하였다.[^205] 위원회는 연방 규제 당국에 자율주행 시험 차량의 공도 운행을 허용하기 전에 검토를 실시할 것을 촉구하였다.[^206][^207]

2020년 9월, 바스케스는 위험 행위에 대해 유죄를 인정하고 3년의 집행유예를 선고받았다.[^208][^51]

NIO 내비게이트 온 파일럿

2021년 8월 12일, 31세 중국인 남성이 NIO ES8이 터널에서 충돌한 후 사망하였다.[^209] NIO의 자율주행 기능은 베타 상태였으며 정지 장애물을 처리할 수 없었다.[^210] 차량 매뉴얼에는 공사 현장 근처에서 운전자가 반드시 운전을 인계받아야 한다고 명시되어 있었다. 사망자 가족의 변호사들은 NIO가 차량에 사적으로 접근할 수 있는 점에 대해 의문을 제기하며, 이것이 데이터의 무결성을 보장하지 못한다고 주장하였다.[^211]

포니에이아이(Pony.ai)

2021년 11월, 캘리포니아 차량관리국(DMV)은 10월 28일 프리몬트에서 보고된 충돌 사고에 따라 포니에이아이의 시험 허가를 정지한다고 통보하였다.[^212] 2022년 5월, DMV는 안전 운전자의 운전 기록 관리를 소홀히 한 포니에이아이의 허가를 취소하였다.[^213]

크루즈

2022년 4월, 크루즈의 시험 차량이 긴급 출동 중인 소방차의 통행을 막은 것으로 보고되어, 예상치 못한 상황에 대한 대처 능력에 의문이 제기되었다.[^214][^215]

포드

2024년 2월, 포드 블루크루즈 핸즈프리 주행 기능을 사용하던 운전자가 텍사스 고속도로 중앙 차선에 전조등을 끄고 정차해 있던 차량의 운전자를 충돌하여 사망하게 하였다.[^216]

2024년 3월, 펜실베이니아 고속도로에서 음주 상태로 과속하며 휴대전화를 들고 블루크루즈를 사용하던 운전자가 두 대의 차량을 운전하던 두 명을 충돌하여 사망하게 하였다.[^52] 첫 번째 차량은 고장으로 왼쪽 갓길에 정차해 있었으며 차량 일부가 왼쪽 주행 차선을 침범하고 있었다.[^52] 두 번째 운전자는 첫 번째 운전자를 돕기 위해 첫 번째 차량 뒤에 주차한 것으로 추정된다.[^52] NTSB는 두 사건 모두 조사 중이다.[^217]

전체 사고 현황

미국 도로교통안전국(NHTSA)은 2021년 6월부터 자율주행차 기업에 사고 보고를 의무화하였다. 일부 보고서는 2019년 8월까지 거슬러 올라가는 사고를 인용하고 있으며, 현재 데이터는 2024년 6월 17일까지 확인 가능하다.[^218]

이 기간 동안 총 3,979건의 자율주행차 사고(ADS 및 ADAS 모두 포함)가 보고되었다. 그중 2,146건(53.9%)이 테슬라 차량과 관련된 사고였다.[^219]

여론 조사

2010년대

2011년 미국과 영국 소비자 2,006명을 대상으로 한 온라인 설문조사에서 49%가 "무인 자동차"를 이용하는 것이 편안할 것이라고 답했다.[^220]

2012년 차량 소유자 17,400명을 대상으로 한 설문조사에서 처음에 "완전 자율주행 자동차" 구매에 관심이 있다고 답한 비율은 37%였다. 그러나 해당 기술에 미화 3,000달러의 추가 비용이 든다고 알려주자 그 수치는 20%로 떨어졌다.[^221]

2012년 독일 운전자 약 1,000명을 대상으로 한 설문조사에서 22%가 긍정적인 태도를 보였고, 10%는 미결정, 44%는 회의적, 24%는 적대적이었다.[^222]

2013년 10개국 소비자 1,500명을 대상으로 한 설문조사에서 57%가 "인간 운전자가 필요 없이 기술로 완전히 제어되는 자동차에 탑승할 의향이 있다"고 답했으며, 브라질, 인도, 중국이 자동화 기술을 가장 신뢰하는 것으로 나타났다.[^223]

2014년 미국 전화 설문조사에서 면허 소지 운전자의 4분의 3 이상이 자율주행 자동차 구매를 고려하겠다고 답했으며, 자동차 보험료가 더 저렴해진다면 그 비율은 86%로 상승했다. 31.7%는 자율주행 자동차가 출시되면 더 이상 직접 운전하지 않겠다고 답했다.[^224]

2015년 109개국 5,000명을 대상으로 한 설문조사에서 평균적으로 응답자들은 수동 운전을 가장 즐겁다고 느꼈다. 22%는 자율주행을 위해 추가 비용을 지불할 의사가 없었다. 응답자들은 해킹/오용에 대해 가장 우려하고 있었으며, 법적 문제와 안전에 대해서도 우려를 표명했다. 마지막으로, 선진국 응답자들은 차량의 데이터 공유에 대해 덜 편안하게 느꼈다.[^53] 해당 설문조사는 자율주행 자동차 구매에 대한 소비자 관심도를 보고하면서, 조사 대상 현재 소유자의 37%가 "확실히" 또는 "아마도" 관심이 있다고 답했다고 밝혔다.[^53]

2016년 독일에서 연령, 성별, 교육 수준을 통제한 1,603명 대상 설문조사에서 남성은 불안감이 적고 열의가 더 높은 반면, 여성은 그 반대의 경향을 보였다. 이 차이는 젊은 남녀 간에 뚜렷했으며 연령이 높아질수록 줄어들었다.[^225]

2016년 미국에서 1,584명을 대상으로 한 설문조사에서 "응답자의 66%가 자율주행 자동차가 평균적인 인간 운전자보다 아마 더 똑똑할 것이라고 생각한다"고 답했다. 사람들은 안전과 해킹 위험에 대해 우려했다. 그럼에도 불구하고 응답자의 13%만이 이 새로운 유형의 자동차에서 아무런 장점을 보지 못했다.[^226]

2017년 미국 성인 4,135명을 대상으로 한 설문조사에서 많은 미국인이 자율주행 차량의 광범위한 도입을 포함한 다양한 자동화 기술로부터 상당한 영향을 예상하는 것으로 나타났다.[^227]

2019년 자율주행 자동차에 대한 의견 조사 방법인 자율주행 차량 수용 모델(AVAM)의 테스트에서, 사용자들은 높은 자율주행 수준에 대한 수용도가 낮았으며 고도로 자율적인 차량을 사용하려는 의향이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 또한 부분 자율주행(수준에 관계없이)은 완전 자율주행보다 균일하게 더 높은 운전자 개입(손, 발, 눈의 사용)을 요구하는 것으로 인식되었다.[^228]

2020년대

2022년 설문조사에서 전 세계 인구의 4분의 1(27%)만이 자율주행 자동차에서 안전하다고 느낄 것이라고 보고되었다.[^229]

2024년 뉴욕대학교의 Saravanos 등[^230]이 수행한 연구에서 응답자(358명 표본)의 87%가 조건부 자율주행 자동차(레벨 3)가 사용하기 쉬울 것이라고 답했다.

2024년 7월, 영국 성인을 대상으로 자율주행 자동차에서 얼마나 안전하거나 불안하게 느낄지를 묻는 반기별 YouGov 설문조사에서 4%가 "매우 안전하다"고 느낄 것이라고 답한 반면, 37%는 "매우 불안하다"고 느낄 것이라고 답했다.[^231]

규제

상용화

다양한 자동차 모델이 제조사에 의해 특정 레벨에 해당한다고 설명될 수 있지만, SAE 기술 사양에 따르면 자동차는 주행 과제와 특정 시점의 운행 상황에 따라 레벨 간 이동이 가능하다.[^7] 이는 예를 들어 제조사가 "레벨 4 자동차"를 보유하고 있다고 말할 때, 해당 차량이 레벨 4로 작동할 수 있는 하나 이상의 특정 기능(자동 발렛 주차 등)을 갖추고 있다는 의미이며, 개방된 고속도로에서는 더 낮은 레벨로 작동할 수 있다는 것을 뜻한다.

상업적으로 이용 가능한 대부분의 ADAS 차량은 SAE 레벨 2이다. 일부 기업이 더 높은 레벨에 도달했지만, 제한된(지오펜싱된) 지역에서만 가능하다.[^54] 레벨 5 미만으로 운행되는 차량도 여전히 많은 이점을 제공한다.[^232]

레벨 2 – 부분 자동화

SAE 레벨 2 기능은 많은 차량의 ADAS 시스템의 일부로 제공된다. 미국에서는 신차의 50%가 조향과 속도 모두에 대한 운전자 보조 기능을 제공한다.[^233]

포드는 2022년에 특정 차량에서 블루크루즈(BlueCruise) 서비스를 제공하기 시작했으며, 링컨 차량에서는 액티브글라이드(ActiveGlide)라는 이름으로 불린다. 이 시스템은 차선 중앙 유지, 도로 표지판 인식, 130,000마일 이상의 분리된 고속도로에서의 핸즈프리 고속도로 주행 등의 기능을 제공했다. 2022년 1.2 버전에서는 핸즈프리 차선 변경, 차선 내 위치 조정, 예측 속도 보조 등의 기능이 추가되었다.[^234][^235] 2023년 4월, 블루크루즈는 영국에서 특정 고속도로 사용이 승인되었으며, 포드의 전기차 머스탱 마하-E SUV 2023년 모델부터 적용되었다.[^236]

테슬라의 오토파일럿과 완전 자율주행(FSD) ADAS 제품군은 2016년 이후 모든 테슬라 차량에서 사용 가능하다. FSD는 고속도로 및 시내 주행(지오펜싱 없이), 내비게이션/회전 관리, 조향, 동적 크루즈 컨트롤, 충돌 회피, 차선 유지/변경, 긴급 제동, 장애물 회피 기능을 제공하지만, 운전자는 여전히 언제든지 차량을 제어할 준비가 되어 있어야 한다. 운전자 관리 시스템은 시선 추적과 핸들 압력 모니터링을 결합하여 운전자가 전방을 주시하고 핸들을 잡고 있도록 보장한다.[^237][^55]

테슬라의 FSD 리라이트 V12(2024년 3월 출시)는 인식, 모니터링, 제어의 모든 측면에 단일 딥러닝 트랜스포머 모델을 사용한다.[^238][^56] LiDAR, 레이더, 초음파를 사용하지 않고 8개의 카메라에 의존하는 비전 전용 인식 시스템을 채택하고 있다.[^56] 2024년 1월 기준, 테슬라는 자사 시스템에 대한 레벨 3 지위 요청을 개시하지 않았으며, 그 이유도 공개하지 않았다.[^55]

개발

제너럴 모터스는 현재의 "슈퍼 크루즈" 시스템을 획기적으로 개선한 "울트라 크루즈" ADAS 시스템을 개발 중이다. 울트라 크루즈는 회사에 따르면 미국 내 200만 마일의 도로에서 주행 시나리오의 "95%"를 커버할 것이다. 차량 내외부의 시스템 하드웨어에는 다수의 카메라, 단거리 및 장거리 레이더, LiDAR 센서가 포함되며, 퀄컴 스냅드래곤 라이드 플랫폼으로 구동된다. 럭셔리 캐딜락 셀레스틱 전기차가 울트라 크루즈를 탑재하는 최초의 차량 중 하나가 될 것이다.[^239]

레벨 3 – 조건부 자동화

, 두 자동차 제조사가 레벨 3 자동차를 판매 또는 리스했다: 일본의 혼다와 독일, 네바다, 캘리포니아의 메르세데스이다.[^57]

메르세데스 드라이브 파일럿은 독일에서 2022년부터, 캘리포니아와 네바다에서 2023년부터 EQS와 S-클래스 세단에 탑재되어 제공되고 있다.[^1] 구독 비용은 독일에서 3년간 5,000~7,000유로, 미국에서 1년간 2,500달러이다.[^58] 드라이브 파일럿은 차량이 이하로 주행 중이고, 전방에 차량이 있으며, 읽을 수 있는 차선 표시가 있고, 주간이며, 맑은 날씨이고, 메르세데스가 센티미터 단위로 매핑한 고속도로(캘리포니아에서 100,000마일)에서만 사용할 수 있다.[^58][^1] 2024년 4월 기준, 캘리포니아에서 이 기능을 갖춘 메르세데스 차량 한 대가 판매되었다.[^58]

2026년 기준, 중국의 유일한 레벨 3 자동차는 디팔(Deepal) SL03와 아크폭스(Arcfox) αS이다.[^240]

개발

혼다는 레벨 3 기술을 지속적으로 향상시켰다.[^241][^242] 2023년 기준, 레벨 3 지원 차량 80대가 판매되었다.[^243]

메르세데스-벤츠는 2023년 초 라스베이거스에서 레벨 3 소프트웨어를 시범 운영할 수 있는 허가를 받았다. 캘리포니아도 2023년에 드라이브 파일럿을 승인했다.[^244]

BMW는 2021년에 자율주행차를 상용화했다.[^245] 2023년 BMW는 레벨 3 기술이 출시 임박 단계에 있다고 밝혔다. BMW는 레벨 3 기술을 제공하는 두 번째 제조사가 될 예정이었지만, 어둠 속에서도 작동하는 레벨 3 기술을 보유한 유일한 제조사였다.[^246]

2023년, 중국에서 IM 모터스, 메르세데스, BMW가 고속도로에서 레벨 3 시스템을 갖춘 차량을 테스트할 수 있는 허가를 받았다.^247

2021년 9월, 스텔란티스는 이탈리아 고속도로에서 실시한 레벨 3 시범 테스트 결과를 발표했다. 스텔란티스의 하이웨이 쇼퍼는 마세라티 기블리와 피아트 500X 프로토타입에서 테스트된 바와 같이 레벨 3 기능을 갖추었다고 주장했다.[^249]

볼보 자동차의 브랜드인 폴스타는 2022년 1월 폴스타 3 SUV(볼보 XC90 후속 모델)에 루미나 테크놀로지스, 엔비디아, 젠젝트의 기술을 활용한 레벨 3 자율주행 시스템을 제공할 계획을 발표했다.[^250]

2022년 1월, 보쉬와 폭스바겐 그룹 자회사 CARIAD는 레벨 3까지의 자율주행을 위한 협력을 발표했다. 이 공동 개발은 레벨 4 기능을 목표로 한다.[^251]

현대자동차는 레벨 3 자율주행 제네시스 G90을 제공하기 위해 커넥티드 카의 사이버 보안을 강화하고 있다.[^252] 한국 자동차 제조사 기아와 현대는 레벨 3 계획을 연기했으며, 2023년에 레벨 3 차량을 출시하지 않을 것이다.[^253]

레벨 4 – 고도 자동화

2024년, 웨이모와 같은 기업들은 안전 운전자 없이 완전 자율주행 차량으로 미국 일부 지역에서 로보택시 서비스를 제공하기 시작했다.[^254] 이러한 서비스는 2025년 기준 모두 적자로 운영되고 있으며, 운영 비용은 약 로, 개인 차량의 에 비해 높다. 컨설팅 회사 맥킨지는 비용을 미만으로 낮추는 데 2035년까지 걸릴 것으로 추정했다.[^255]

2023년 4월, 일본에서 레벨 4 프로토콜이 개정된 도로교통법의 일부가 되었다.[^256] AIST가 제작한 ZEN 드라이브 파일럿 레벨 4가 그곳에서 운행되고 있다.[^257]

개발

2020년 7월, 도요타는 레벨 4 기능을 갖춘 렉서스 LS(5세대) 기반 TRI-P4의 공개 시승을 시작했다.[^258] 2021년 8월, 도요타는 2020 도쿄 올림픽 선수촌 주변에서 e-Palette를 사용하여 잠재적으로 레벨 4에 해당하는 서비스를 운영했다.[^59]

2020년 9월, 메르세데스-벤츠는 새로운 S-클래스에 세계 최초의 상용 레벨 4 자동 발렛 주차(AVP) 시스템인 인텔리전트 파크 파일럿을 도입했다.[^259][^260] 2022년 11월, 독일 연방 자동차 교통청(KBA)이 슈투트가르트 공항에서의 사용을 승인했다.[^261]

2021년 9월, 크루즈, 제너럴 모터스, 혼다는 크루즈 AV를 사용한 공동 테스트 프로그램을 시작했다.[^262] 2023년, 크루즈가 운영 허가를 상실한 후 오리진은 무기한 보류되었다.[^263]

2023년 1월, 홀론은 2023 소비자 가전 전시회(CES)에서 자율주행 셔틀을 발표했다. 이 회사는 해당 차량이 자동차 표준에 맞춰 제작된 세계 최초의 레벨 4 셔틀이라고 주장했다.[^264]

같이 보기

자율주행 자동차의 역사
자율주행 자동차 규제
차량 자동화
자동 조종 장치
운전
자동차

더 읽을거리

- - - - ** ** ** ** ** 이 책들은 TRB와 AUVSI가 매년 주최하는 자율주행 차량 심포지엄에서의 발표와 토론을 기반으로 한다.

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참고 문헌

[^1]: Golson, Daniel. 메르세데스-벤츠의 최초 자율주행 드라이브 파일럿 기능에 대한 맹목적 신뢰를 시험하다. (2023-09-27)

[^2]: Morris, David. 이름에 무엇이 담겨 있는가? 테슬라의 완전 자율주행에는 위험이 있을 수 있다. (2020년 11월 8일)

[^3]: Antsaklis, Panos J.. 자율 제어 시스템 입문

[^4]: 규정 (EU) 2019/2144

[^5]: 자율주행차 법안

[^6]: 도로 차량 주행 자동화 시스템 관련 용어의 분류 및 정의 (SAE J3016). SAE International. (2021년 4월 30일)

[^7]: 자동화 주행 – SAE International 표준 J3016에서 정의된 주행 자동화 수준

[^8]: Taeihagh, Araz. 자율주행차 거버넌스: 안전, 책임, 프라이버시, 사이버 보안 및 인적 리스크에 대한 새로운 대응. (2019년 1월 2일)

[^9]: Galvani, Marco. 운전자 보조 장치의 역사와 미래. (2019-02-04)

[^10]: Shashua, Amnon. 소비자용 자율주행차를 위한 새로운 분류 체계 정의. (2023년 2월 5일)

[^11]: Hu, J.. 다중 로봇 시스템을 위한 분산 클러스터 형성 포함 프레임워크

[^12]: Lim, THazel Si Min. 자율주행차의 알고리즘적 의사결정: 스마트 시티를 위한 윤리적·기술적 과제 이해

[^13]: Matzliach, Barouch. 심층 Q-러닝 능력을 갖춘 자율 에이전트에 의한 정적 및 이동 표적 탐지. Entropy, 2022, 24, 1168

[^14]: Zhao, Jianfeng. 자율주행차를 향한 핵심 기술. (2018년 1월 2일)

[^15]: 2020 자율주행차 기술 보고서. (2020년 2월 20일)

[^16]: Huval, Brody. 고속도로 주행에서의 딥러닝 실증 평가

[^17]: Corke, Peter. (2007년 6월 1일)

[^18]: Li, Li. 2023 IEEE/CVF 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회 (CVPR). IEEE/CVF. (2023)

[^19]: 동시적 위치추정 및 지도작성. (2006년 6월 5일)

[^20]: UN 규정 제156호 – 소프트웨어 업데이트 및 소프트웨어 업데이트 관리 시스템. (2021년 3월 4일)

[^21]: Tucker, Sean. 메르세데스 덕분에, 청록색 조명은 자율주행을 의미한다. (2023-12-19)

[^22]: Henn, Steve. 무인 엘리베이터가 회의적 시선을 받았던 시절을 기억하며. [[NPR]]. (2015년 7월 31일)

[^23]: Negroponte, Nicholas. 디지털이다. Vintage Books. (2000년 1월 1일)

[^24]: Adhikari, Richard. 연방 정부, AI를 운전석에 앉히다. (2016년 2월 11일)

[^25]: 올스테이트 새 설문조사, 미국인들이 스스로를 훌륭한 운전자라고 생각하지만 실제 습관은 다른 이야기를 보여준다. (2011년 8월 2일)

[^26]: Tussy, Ron. 자율주행차 개발이 직면한 과제들. AutoSens. (2016년 4월 29일)

[^27]: Gomes, Lee. 구글 자율주행차의 숨겨진 장애물. (2014년 8월 28일)

[^28]: Stumpf, Rob. 테슬라, 현재 "완전 자율주행 베타"는 항상 레벨 2 시스템일 것이라고 인정: 이메일. (2021년 3월 8일)

[^30]: 캘리포니아 DMV, 테슬라의 자율주행 기술에 대한 기만적 마케팅을 비난. (2022년 8월 9일)

[^31]: Schaub, Mark. 중국 MIIT, 데이터 보안에 관한 새로운 규정 수립. (2021년 8월 24일)

[^32]: 자율주행차, 미국 국가 안보 위협 목록에 합류. (2022년 11월 21일)

[^33]: Crosato, Luca. 인간-운전자 상호작용 연구를 위한 가상 현실 프레임워크: 안전하고 비용 효율적인 데이터 수집. ACM/IEEE. (2024)

[^34]: Talbott, Selika Josiah. 자율주행차의 정치경제학

[^35]: Hevelke, Alexander. 자율주행차 충돌에 대한 책임: 윤리적 분석

[^36]: 자율주행차의 윤리적 고려사항. (2022-05-18)

[^37]: Meyer, G.. 도로 차량 자동화. Springer International Publishing

[^38]: Lim, Hazel Si Min. 스마트 지속 가능 도시를 위한 자율주행차: 프라이버시 및 사이버 보안 함의에 대한 심층 탐구

[^39]: 일본, 자율주행차를 위한 100킬로미터 전용 차선 계획. (2023년 4월 1일)

[^40]: Hallerbach, S.. 협력 및 자동화 차량을 위한 시뮬레이션 기반 핵심 시나리오 식별. SAE International

[^41]: Templeton, Brad. 캘리포니아 로보카 이탈 보고서, 테슬라, AutoX, 애플 등에 대한 정보 공개. (2021년 2월 9일)

[^42]: Zipper, David. 자율주행 택시, 샌프란시스코에서 온갖 문제 야기. (2022년 12월 8일)

[^43]: 최종 이벤트 주간: 고속도로에서. (2021년 10월 13일)

[^44]: ISO 34502:2022 도로 차량 — 자동화 주행 시스템 시험 시나리오 — 시나리오 기반 안전성 평가 프레임워크. (2022년 11월)

[^45]: 일본이 수립한 자동화 주행 시스템의 시나리오 기반 안전성 평가 프레임워크에 대한 새로운 국제 표준 발행. (2022년 11월 16일)

[^46]: Abdel-Aty, Mohamed. 자율주행차 대 인간 운전 차량 사고의 매칭 사례 대조 분석 - 결과. (2024-06-18)

[^47]: Horwitz, Josh. 테슬라의 오토파일럿 관련 치명적 충돌 사고에서 발견되는 무서운 유사점들. (2016년 9월 20일)

[^48]: Yadron, Danny. 테슬라 운전자, 오토파일럿 모드 사용 중 최초 사망 사고 발생. (2016년 7월 1일)

[^49]: Vlasic, Bill. 자율주행 테슬라, 치명적 충돌 사고에 연루. (2016년 6월 30일)

[^50]: 구글 자율주행차, 처음으로 충돌 사고에 대한 일부 책임 인정. (2016년 2월 29일)

[^51]: Billeaud, Jacques. 완전 자율주행차에 의한 최초 사망 사고의 보조 운전자, 위험 초래 혐의에 유죄 인정. (2023-07-28)

[^52]: Torrejón, Rodrigo. I-95에서 핸즈프리 주행 시스템 사용 중 치명적 음주운전 사고를 낸 여성, 자진 출두하여 기소에 직면. (2024-09-03)

[^53]: Kyriakidis, M.. 자동화 주행에 대한 여론: 5,000명 응답자 대상 국제 설문조사 결과

[^54]: 자율주행차: 알아야 할 모든 것. (2023-03-03)

[^55]: Lambert, Fred. 테슬라, 자율주행의 마지막 희망인 FSD v12 마침내 출시. (2024-01-22)

[^56]: Mengdan, Shen. 자율주행 경쟁 심화 속 테슬라 FSD 새로운 국면 진입. (2024년 4월 3일)

[^57]: Tucker, Sean. 자율주행차: 알아야 할 모든 것. (2024-01-09)

[^58]: Jones, Rachyl. 독점: 메르세데스, 운전자가 도로를 주시할 필요가 없는 자율주행차를 미국에서 최초로 판매하는 자동차 제조사가 되다. (2024년 4월 18일)

[^59]: Davis, River. 하이퍼드라이브 데일리: 토요타의 올림픽 금메달 획득을 도운 무인 셔틀. (2021년 8월 2일)

[^60]: Umar Zakir Abdul, Hamid. 커넥티드 및 자율주행 도로 차량의 안전한 도입 논의에 항공 안전 지식 적용. (2021)

[^61]: Lambert, Fred. 테슬라, 점진적 출시 확대와 함께 새로운 완전 자율주행 베타 v11 업데이트 배포. (2023년 3월 8일)

[^62]: Ohnsman, Alan. 웨이모의 로보택시, 자율주행차 최초로 고속도로 진입

[^63]: Mobileye SuperVision™ {{!

[^64]: HUNT, RHIAN. GM, 슈퍼 크루즈 도로 커버리지 350,000마일 추가. (2024년 2월 15일)

[^65]: Wardlaw, Christian. 포드 블루크루즈란 무엇이며 어떻게 작동하는가?. (2021년 4월 20일)

[^66]: Boudette, Neal E.. 테슬라의 오토파일럿 기술, 새로운 조사에 직면. (2021년 3월 23일)

[^67]: Cellan-Jones, Rory. 보험사들, "자율주행" 차에 경고. BBC News. (2018년 6월 12일)

[^68]: 자동차 보험사들, '자율주행' 차량에 경고. (2018-06-11)

[^69]: Aleksa, Michael. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 도로 안전 관련 영향 분석 – 감소 잠재력 산출. (2024-06-27)

[^70]: 미국 소비자의 자율주행차 수용도 예측을 위한 통합적 접근. (2021-07-14)

[^71]: 자율 비상 제동 – Euro NCAP

[^72]: Yu, Yang. 무선 네트워크를 통한 실시간 영상 스트리밍 기반 원격 운전 제어: 설계 및 평가. (2022년 6월 16일)

[^73]: 자율주행차 해설

[^74]: 2018년 자동화 및 전기차 법안 법률화. (2018년 7월 24일)

[^75]: 영국에서 사용이 등록된 자율주행 차량. GOV.UK. (2022년 4월 20일)

[^76]: Hancocks, Simon. ABI와 대첨, 자동화 주행 계획에 경고. (2020년 10월 26일)

[^77]: 2018년 자동화 및 전기차 법

[^78]: 지원 – 오토파일럿. (2019년 2월 13일)

[^79]: Baldwin, Roberto. 테슬라, 캘리포니아 DMV에 FSD는 자율주행이 불가능하다고 고지. (2021년 3월 9일)

[^80]: 차량 규정 세계 조화 포럼(WP.29): 작동 방식 및 참여 방법. UN. (2019)

[^81]: 도로 차량 주행 자동화 시스템 관련 용어의 분류 및 정의. (2016년 9월 30일)

[^82]: 연방 자동화 차량 정책. (2016년 9월)

[^83]: 안전을 위한 자동화 차량

[^84]: Steckhan, Lorenz. SAE J3016을 넘어서: 인간 중심 주행 자동화를 위한 새로운 설계 공간. Springer International Publishing. (2022)

[^85]: Inagaki, Toshiyuki. SAE 조건부 주행 자동화 정의에 대한 비판 및 개선 방안 분석. (2019년 11월)

[^86]: Stayton, E.. 자율주행차의 자동화 수준을 재고할 때이다 [의견]. (2020년 9월)

[^87]: 영국 고속도로의 자율주행차 대비: 하이웨이 잉글랜드와의 협력으로 100만 파운드 규모 새 연구 프로젝트 발표. (2020년 7월 6일)

[^88]: Cavoli, Clemence. 자동화 차량과 관련된 사회적·행동적 질문: 문헌 검토.

[^89]: Parkin, John. 도시 도로 환경에서의 자율주행차 상호작용: 연구 의제. (2017년 10월 27일)

[^90]: ADAS 레벨 0부터 레벨 5까지: 자율/자율주행 등급 설명. (2022-05-24)

[^91]: J3016_202104: 도로 차량 주행 자동화 시스템 관련 용어의 분류 및 정의 - SAE International

[^92]: Hagman, Brian. 모빌아이, 명확성, 안전성, 확장성 보장을 위한 소비자용 자율주행차의 새로운 분류 체계 및 요건 제안. (2023-02-16)

[^93]: Ford BlueCruise {{!

[^94]: 핸즈프리, 전방 주시

[^95]: 자율주행 레벨 2 – "전방 주시 / 핸즈오프"

[^96]: Dow, Jameson. 미국 최초의 진정한 핸즈프리 자동차를 직접 체험하다, 테슬라가 아닌. (2023년 9월 27일)

[^97]: 자동화 주행을 위한 유럽 스마트 시스템 로드맵

[^98]: , . 모셔널의 로보택시가 무인 차량을 안전하고 신뢰할 수 있으며 접근 가능한 현실로 만드는 방법. (2026-01-17)

[^99]: Ahangar, M. Nadeem. 자율주행차 개관: 가능하게 하는 통신 기술과 과제. (2021년 1월)

[^100]: 자율주행차의 SLAM 방법에 대한 간략한 조사

[^101]: 테슬라 비전 업데이트: 초음파 센서를 테슬라 비전으로 대체 {{!

[^102]: Althoff, Matthias. 자동화 차량을 위한 가능 주행 경로 산출. (2017년 6월)

[^103]: Shukla, Deepshikha. 자율주행차의 설계 고려사항. (2019년 8월 16일)

[^104]: Connor-Simons, Adam. 시골길을 위한 자율주행차: 현재의 자동화 차량은 수작업으로 라벨링된 3D 지도가 필요하지만, CSAIL의 MapLite 시스템은 GPS와 센서만으로 내비게이션이 가능하다.. (2018년 5월 7일)

[^105]: Silver, David. 자율주행차의 작동 원리. (2017년 12월 14일)

[^106]: Yeong, De Jong. 자율주행차의 센서 및 센서 융합 기술: 리뷰. (2021)

[^107]: Tara, Roopinder. 이제 밝혀진 사실: 테슬라가 카메라 기반 비전만 사용하는 이유. (2023년 10월 2일)

[^108]: 미래를 위한 더 스마트한 라이다 솔루션 구축. (2022년 9월 21일)

[^109]: Dunoyer, Alain. 운전자 모니터링이 차세대 자율주행차에 필수적인 이유. (2022년 1월 27일)

[^110]: 도로 분노가 실제로 운전에 미치는 영향 – 그리고 미래의 자율주행차에 미치는 영향

[^111]: Beevor, Mike. 지능형 인프라로 자율주행차 발전을 추진하다. (2019년 4월 11일)

[^112]: 인텔리드라이브 안전 시스템의 대상 충돌 빈도. (2010년 10월)

[^113]: ISO/TC 22: 도로 차량. (2016년 11월 2일)

[^114]: ISO/TC 204: 지능형 교통 시스템. (2021년 7월 7일)

[^115]: 표준 모음. (2019년 6월 18일)

[^116]: Shalev-Shwartz, Shai. 안전하고 확장 가능한 자율주행차의 공식 모델에 관하여

[^117]: WG: VT/ITS/AV 의사결정

[^118]: Hasuo, Ichiro. 프로그램 논리를 통한 복잡한 시나리오를 위한 목표 인식 RSS. (2022년 7월 5일)

[^119]: J3134 - 자동화 주행 시스템(ADS) 표시등

[^120]: 메르세데스-벤츠, 캘리포니아와 네바다에서 청록색 자동화 주행 표시등 승인 획득. (2023-12-19)

[^121]: AI가 자율주행차를 더 안전하게 만드는 방법. (2022-03-07)

[^122]: Lin, Patrick. 자율주행차의 윤리. (2013년 10월 8일)

[^123]: Skulmowski, Alexander. 변형된 트롤리 딜레마 상황에서의 강제 선택 의사결정: 가상 현실 및 시선 추적 연구. (2014년 12월 16일)

[^124]: Alsulami, Abdulaziz A.. LSTM 모델 기반 자율주행차의 이상 탐지를 위한 대칭 시뮬레이션 방식. (2022년 7월 15일)

[^125]: Moore-Colyer, Roland. 무인차, 사이버 보안, 인력 및 안전 과제에 직면. (2015년 2월 12일)

[^126]: Petit, J.. 자동화 차량에 대한 잠재적 사이버 공격. (2015년 4월 1일)

[^127]: 규제 당국이 몇 년 내에 자율주행차를 허용할 것인가?. (2013년 9월 24일)

[^128]: Newton, Casey. 오토파일럿 의존이 현재 비행 안전에 가장 큰 위협이라고 연구 결과 발표. (2013년 11월 18일)

[^129]: Barry, Keith. 상원의원들, 테슬라의 오토파일럿 및 "완전 자율주행" 기능 마케팅 주장에 대한 조사 요구

[^130]: Willems, Steph. 메르세데스-벤츠, 오해의 소지가 있는 광고로 비판받다. (2016년 7월 28일)

[^131]: Brown, Aaron. 메르세데스-벤츠, "자율주행차" 광고 중단 결정. (2016년 7월 29일)

[^132]: 메르세데스, "오해의 소지가 있는" 자율주행차 광고 주장 거부. (2016년 4월 25일)

[^133]: Sparkes, Matthew. 자율주행차 제조사, 영국에서 오해의 소지가 있는 광고로 수감될 수 있다. (2023년 11월 13일)

[^134]: Lewis, James Andrew. 자율주행차 분야 리더십의 국가 안보 함의. (2021년 6월 28일)

[^135]: Chiu, Allyson. 전 애플 엔지니어, 중국행 도중 체포 – 회사의 자율주행차 기밀 절도 혐의. (2018년 7월 11일)

[^136]: Leswing, Kif. 자동차 영업비밀 절도 혐의의 전 애플 엔지니어, 유죄 인정. [[CNBC]]. (2022년 8월 22일)

[^137]: O'Kane, Sean. 두 번째 애플 직원, 자율주행차 프로젝트 기밀 절도 혐의로 기소. (2019년 1월 30일)

[^138]: 국가안전부와 협력하는 중국 국적자 4명, 감염병 연구를 포함한 지적 재산 및 기밀 사업 정보를 표적으로 한 글로벌 컴퓨터 침입 캠페인으로 기소. (2021년 7월 19일)

[^139]: Benner, Katie. 법무부, 에볼라 등 바이러스 데이터를 노린 해킹 공격으로 중국 보안 관리를 기소하다.. (2021년 7월 19일)

[^140]: Ling, Justin. 당신의 새 차가 국가 안보 위협인가?. (2022년 7월 1일)

[^141]: McLellan, Charles. V2X 통신이란? 자율주행차 시대를 위한 연결성 구축. [[ZDNet]]. (2019년 11월 4일)

[^142]: Shepardson, David. 미국 의원들, 중국 자율주행 시험 데이터 수집에 우려 표명. [Reuters]. (2023년 11월 16일)

[^143]: 크고, 주황색이고, LED로 뒤덮인 것은? 이 스타트업의 자율주행차에 대한 새로운 접근법. NBC News. (2018년 8월 3일)

[^144]: City University of Hong Kong. 새로운 AI 시스템, 자율주행의 예측 정확도 향상. (2023년 9월 6일)

[^145]: 자율주행차 뒤의 인적 요인. (2018년 4월 25일)

[^146]: Gold, Christian. 자동화에 대한 신뢰 – 고도 자동화 차량에서의 제어 인수 시나리오 경험 전후. (2015년 1월 1일)

[^147]: 설문조사 데이터, 자율주행차가 소비자 신뢰를 얻는 데 느릴 수 있음을 시사

[^148]: 캘리포니아 기관, 강한 반대 속에서 샌프란시스코 로보택시 확대 승인. (2023-08-11)

[^149]: 무인 엘리베이터가 회의적 시선을 받았던 시절을 기억하며

[^150]: 에피소드 642: 큰 빨간 버튼

[^151]: Metz, Barbara. 고속도로 자동화 주행 기능의 반복 사용: 자동화 수준과 행동 적응. (2021-08-01)

[^152]: 직업 전망 핸드북: 대형 및 트랙터 트레일러 트럭 운전사. 직업 통계 및 고용 전망국

[^153]: 직업 전망 핸드북: 배달 트럭 운전사 및 운전자/판매원. 직업 통계 및 고용 전망국

[^154]: 직업 전망 핸드북: 택시 운전사, 셔틀 운전사 및 운전기사. 직업 통계 및 고용 전망국

[^155]: 직업 전망 핸드북: 버스 운전사. 직업 통계 및 고용 전망국

[^156]: Goodman, Mance, Christopher, Steven. 고용 손실과 2007–09 경기 침체: 개요

[^157]: 다양성과 STEM: 여성, 소수자 및 장애인 2023 {{!

[^158]: Samuel, Sigal. 새로운 연구, 자율주행차의 잠재적 위험 발견: 어두운 피부색의 보행자 탐지 실패. VoxMedia. (2019년 3월 5일)

[^159]: Himmelreich, Johannes. 트롤리 문제는 잊어라: 일상적 상황에서의 자율주행차 윤리. (2018년 5월 17일)

[^160]: Karnouskos, Stamatis. 자율주행차 수용과 윤리의 역할

[^161]: Lafrance, Adrienne. 자율주행차가 프라이버시를 위협하는 방법. (2016년 3월 21일)

[^162]: Jack, Boeglin. 자율주행차의 비용: 자율주행차 규제에서 자유와 프라이버시를 불법행위 책임과 조화시키기. (2015년 1월 1일)

[^163]: McEvoy, Steve. 레벨 4 자율주행 달성을 위한 다음 단계는?. (2023년 1월 26일)

[^164]: 気仙沼線 BRT における自動運転レベル4認証取得を目指します. (2023년 4월 4일)

[^165]: 자동차 시뮬레이션 예제. (2018년 6월 18일)

[^166]: Mcity 시험 센터. (2016년 12월 8일)

[^167]: 제조사의 자율주행차 시험을 위한 채택된 규정. (2016년 6월 18일)

[^168]: 무인차로 가는 길: 시험을 위한 실행 지침. (2015년 7월 19일)

[^169]: cite web url=https://dmv.ny.gov/dmv/apply-autonomous-vehicle-technology-demonstration-testing-permit title=자율주행차 기술 시연/시험 허가 신청 date=2017년 5월 9일

[^170]: 이탈 보고서

[^171]: Bellan, Rebecca. 캘리포니아에서 자율주행 시험 기업 수는 줄었지만 주행 거리는 크게 증가. (2022년 2월 10일)

[^172]: (GRVA) 자동화 주행을 위한 새로운 평가/시험 방법(NATM) – 마스터 문서. (2021년 4월 13일)

[^173]: L3Pilot: 자동화 주행을 촉진하는 유럽 공동 노력. (2021년 10월 15일)

[^174]: L3Pilot 최종 프로젝트 결과 발표. (2022년 2월 28일)

[^175]: 새로운 운전자 보조 기술, 충돌 회피 성능 획기적으로 향상

[^176]: Hope, Graham. 닛산, 자율주행차를 위한 충돌 회피 기술 시험. (2022년 4월 26일)

[^177]: 웨이모의 충돌 회피 시험: 인간과 비교한 우리 드라이버의 사고 회피 능력 평가. (2022년 12월 14일)

[^178]: SIP자동운전의 성과를 활용한 안전성 평가용 시뮬레이션 소프트웨어의 제품화~전략적 이노베이션 창조 프로그램(SIP) 연구 성과를 사회 실장으로~. (2022년 9월 6일)

[^180]: Kuzumaki, Seigo. ADS 안전성 보증을 위한 "주행 지능 검증 플랫폼" 개발

[^181]: 토요타, AI를 프로처럼 운전하도록 추진. (2021년 11월 17일)

[^182]: 마이크로소프트와 토요타, FIA 세계 랠리 챔피언십에서 힘을 합치다. (2016년 9월 20일)

[^183]: cite news url=https://www.bbc.co.uk/news/av/uk-england-nottinghamshire-65857348 title=운전자가 연구를 위해 자동차 시트로 변장하다 work=BBC News

[^184]: Abdel-Aty, Mohamed. 자율주행차 대 인간 운전 차량 사고의 매칭 사례 대조 분석. (2024-06-18)

[^185]: Abdel-Aty, Mohamed. 자율주행차 대 인간 운전 차량 사고의 매칭 사례 대조 분석 - 서론. (2024-06-18)

[^186]: Mulac, Jordan h. 테슬라, 자사의 반자율주행 기술이 세계 최고 수준이 아님을 인정. (2023-02-28)

[^187]: 테슬라 사망 사고 데이터셋

[^188]: 테슬라 자동 운전으로 인한 중국 최초 사망 사고: 전방 범퍼에 부딪히지 않음. (2016년 9월 14일)

[^189]: Felton, Ryan. 2년이 지나도, 아버지는 오토파일럿과 아들의 치명적 사고에 대해 테슬라와 여전히 싸우고 있다. (2018년 2월 27일)

[^190]: 비극적 손실. [[Tesla Motors]]. (2016년 6월 30일)

[^191]: Abuelsamid, Sam. 테슬라 오토파일럿 안전성 주장에 통계적 관점 추가

[^192]: Administration, National Highway Traffic Safety. FARS 백과사전

[^193]: 치명적 테슬라 오토파일럿 사고 조사, 리콜 명령 없이 종결. (2016년 1월 19일)

[^194]: McAndrew, Siobhan. 네바다에서 전봇대에 충돌한 테슬라 사이버트럭, 자율주행 모드였다: 차주

[^195]: Shepardson, David. 테슬라, 로보택시 출시를 앞두고 사이버트럭 FSD 충돌 사고 조사 착수. (2025-02-15)

[^196]: 구글 창업자, 자율주행차의 사고 기록 옹호. (2015년 6월 3일)

[^197]: Mathur, Vishal. 구글 자율주행차, 또 다른 충돌 사고 경험. (2015년 7월 17일)

[^198]: 구글 자율주행차, 최초로 자체 과실 충돌 사고 발생. (2016년 2월)

[^199]: 승용 버스가 구글 로봇 자동차에 교훈을 주다. (2016년 2월 29일)

[^200]: Bensinger, Greg. 영상, 우버 로봇 자동차가 보행자를 들이받기 직전의 순간을 보여주다. (2018년 3월 22일)

[^201]: 인간 운전자였다면 우버의 치명적 충돌을 피할 수 있었다고 전문가들이 말하다. (2018년 3월 22일)

[^202]: 두시 주지사, 우버의 자동화 차량 시험을 중지시키다. [[KNXV-TV]]. (2018년 3월 27일)

[^203]: cite news url=https://www.sfchronicle.com/business/article/Uber-pulls-out-of-all-self-driving-car-testing-in-12785490.php title=우버, 애리조나 사고 후 캘리포니아에서 로봇 자동차 시험 전면 중단

[^204]: 우버 자율주행차, 캘리포니아 도로 복귀 허용. BBC News. (2020년 2월 5일)

[^205]: 치명적 자율주행차 충돌에서 우버 보조 운전자의 과실 확인. (2019년 11월 19일)

[^206]: '부적절한 안전 문화'가 우버 자동화 시험 차량 충돌에 기여 – NTSB, 공공 도로에서의 자동화 차량 시험에 대한 연방 검토 절차 요구

[^207]: Smiley, Lauren. '나는 운전자입니다': 자율주행 비극의 여파

[^208]: Vanek, Corina. 2018년 치명적 우버 자율주행 충돌 사고의 애리조나 운전자, 유죄 인정 후 집행유예 선고. (2023년 7월 21일)

[^209]: Bobylev, Denis. 3세대 니오 ES8, 판매 개시 전 중국에서 충돌. (2025-09-08)

[^210]: Rearick, Brenden. NIO 주식: 오늘 니오를 끌어내리는 치명적 충돌에 대해 알아야 할 10가지. (2021년 8월 16일)

[^211]: Ruffo, Gustavo Henrique. 니오의 오토파일럿 NOP, 중국 최초 사망 사고로 강도 높은 조사에 직면. (2021년 8월 17일)

[^212]: Liao, Rita. 캘리포니아, 충돌 사고 후 포니닷에이아이의 무인 시험 허가 정지. (2021년 12월 14일)

[^213]: Bellan, Rebecca. 포니닷에이아이, 캘리포니아에서 운전자 탑승 자율주행차 시험 허가 상실. (2022년 5월 25일)

[^214]: Marshall, Aarian. 자율주행차, 긴급 출동 중인 소방차를 막다. (2022년 5월 27일)

[^215]: Hope, Graham. GM의 크루즈 자율주행차, 긴급 출동 중 소방차 진로 방해. (2022년 5월 29일)

[^216]: Moreno, Julie. NTSB, 샌안토니오에서 반자율주행 차량이 관련된 치명적 충돌 사고 조사. (2024-03-15)

[^217]: Bell, Sebastien. 연방 당국, 치명적 머스탱 마하-E 충돌에서 포드 블루크루즈의 역할 조사. (2024년 3월 18일)

[^218]: 충돌 보고에 관한 상시 일반 명령 {{!

[^219]: 데이터 분석: 자율주행차 사고 [2019-2024]

[^220]: 미국과 영국 소비자, 자주 충돌하거나 멈추는 지능형 기기에 불만, 새 액센추어 설문조사 발표. Accenture. (2011년 10월 10일)

[^221]: Yvkoff, Liane. 많은 자동차 구매자, 자율주행차 기술에 관심 표시. CNET. (2012년 4월 27일)

[^222]: 독일에서 자율주행차에 대한 높은 수용도. motorvision.de. (2012년 10월 9일)

[^223]: 글로벌 연구에서 자율주행차가 신뢰할 만하다고 판명. autosphere.ca. (2013년 5월 22일)

[^224]: 자율주행차: 환영한다고 Insurance.com 설문조사에서 운전자들이 응답. (2014년 7월 28일)

[^225]: Hohenberger, C.. 자동화 자동차 사용 의향에서 남녀 차이의 방식과 원인: 다양한 연령대에 걸친 감정의 영향

[^226]: Hall-Geisler, Kristen. 자율주행차, 인간 운전자보다 더 현명하다고 인식. (2016년 12월 22일)

[^227]: Smith, Aaron. 일상생활 속의 자동화. (2017년 10월 4일)

[^228]: Hewitt, Charlie. 제24회 지능형 사용자 인터페이스 국제 학회 논문집. ACM Press

[^229]: 세계 인구 다수, 자율주행차가 안전하지 않다고 느껴. (2022년 11월 25일)

[^230]: Saravanos, Antonios. 미국에서의 조건부 자동화 차량 대중 수용도 측정. (2024년 4월)

[^231]: 영국인들이 무인차에서 얼마나 안전하다고 느끼는지

[^232]: Hancock, P. A.. 자동화 및 자율주행차 시대 교통의 미래에 대하여. (2019년 4월 16일)

[^233]: Jeff S. Bartlett. 당신의 자동차에 실제로 얼마나 많은 자동화가 있는가? 2021년 11월 4일, https://www.consumerreports.org/cars/automotive-technology/how-much-automation-does-your-car-really-have-level-2-a354

[^234]: 포드 블루크루즈 버전 1.2 핸즈오프 리뷰: 더 많은 자동화, 개선된 작동. (2023년 3월 15일)

[^235]: 포드, 핸즈프리 차선 변경 등으로 블루크루즈 운전자 보조 업데이트. (2022년 9월 9일)

[^236]: 포드, 영국 고속도로에서 핸즈프리 주행 출시. (2023년 4월 14일)

[^237]: Stumpf, Rob. 테슬라, 현재 "완전 자율주행 베타"는 항상 레벨 2 시스템일 것이라고 인정: 이메일. (2021년 3월 8일)

[^238]: Templeton, Brad. 테슬라, 웨이모, 뉴로, 죽스 등 다수, 새로운 AI를 활용한 주행 도입. (2024년 4월 18일)

[^239]: Hawkins, Andrew. GM의 울트라 크루즈, 레이더, 카메라, 라이다를 사용하여 핸즈프리 주행 구현. (2023년 3월 7일)

[^240]: X科技实验室. 무인 배송차 가격이 2만 위안도 안 되는데, 한 대 사서 출퇴근하면 어떨까?_哔哩哔哩_bilibili

[^241]: 혼다, Honda SENSING 360 및 Honda SENSING Elite의 차세대 기술 공개. (2022년 12월 1일)

[^242]: 혼다, 2029년까지 고급 레벨 3 자율주행 기술 개발 목표. (2022년 12월 1일)

[^243]: Smith, Christopher. 레벨 3 자동화 주행 기술에 주요 제한 사항 있다: 보고서. (2022년 1월 28일)

[^244]: Mihalascu, Dan. 메르세데스 드라이브 파일럿 레벨 3 ADAS, 캘리포니아에서 사용 승인. (2023년 6월 9일)

[^245]: Sergeev, Angel. BMW, 2021년까지 완전 자동화 주행 계획 상세 발표. (2017년 3월 31일)